ILSVRC-ImageNet历年竞赛冠军
ImageNet
是一个超过15 million的图像数据集,大约有22,000类。
是由李飞飞团队从2007年开始,耗费大量人力,通过各种方式(网络抓取,人工标注,亚马逊众包平台)收集制作而成,它作为论文在CVPR-2009发布。当时人们还很怀疑通过更多数据就能改进算法的看法。
深度学习发展起来有几个关键的因素,一个就是庞大的数据(比如说ImageNet),一个是GPU的出现。(还有更优的深度模型,更好的优化算法,可以说数据和GPU推动了这些的产生,这些产生继续推动深度学习的发展)。
ILSVRC
是一个比赛,全称是ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge,平常说的ImageNet比赛指的是这个比赛。
使用的数据集是ImageNet数据集的一个子集,一般说的ImageNet(数据集)实际上指的是ImageNet的这个子集,总共有1000类,每类大约有1000张图像。具体地,有大约1.2 million的训练集,5万验证集,15万测试集。
ILSVRC从2010年开始举办,到2017年是最后一届(在算法层面已经刷过拟合了,再比下去意义不是很大了)。ILSVRC-2012的数据集被用在2012-2014年的挑战赛中(VGG论文中提到)。ILSVRC-2010是唯一提供了test set的一年。
ImageNet可能是指整个数据集(15 million),也可能指比赛用的那个子集(1000类,大约每类1000张),也可能指ILSVRC这个比赛。需要根据语境自行判断。
12-15年期间在ImageNet比赛上提出了一些经典网络,比如AlexNet,ZFNet,OverFeat,VGG,Inception,ResNet。
16年之后也有一些经典网络,比如WideResNet,FractalNet,DenseNet,ResNeXt,DPN,SENet。
2012年
AlexNet是2012年ImageNet竞赛冠军获得者Hinton和他的学生Alex Krizhevsky设计的。也是在那年之后,更多的更深的神经网络被提出,比如优秀的vgg,GoogLeNet。AlexNet中包含了几个比较新的技术点,也首次在CNN中成功应用了ReLU、Dropout和LRN等Trick。
2013年
OverFeat:OverFeat是早期经典的one-stage Object Detection的方法,基于AlexNet,实现了识别、定位、检测共用同一个网络框架;获得了2013年ILSVRC定位比赛的冠军。
OverFeat方法的主要创新点是 multiscale 、sliding window、offset pooling,以及基于AlexNet的识别、定位和检测方法的融合。
2014年
GoogLeNet 冠军:从Inception v1到v4。引入稀疏特性和将全连接层转换成稀疏连接。在inception结构中,大量采用了1x1的矩阵,主要是两点作用:1)对数据进行降维;2)引入更多的非线性,提高泛化能力,因为卷积后要经过ReLU激活函数。
VGG(亚军):VGG模型在多个迁移学习任务中的表现要优于googLeNet。而且,从图像中提取CNN特征,VGG模型是首选算法。它的缺点在于,参数量有140M之多,需要更大的存储空间。
VGG的特点:
小卷积核。作者将卷积核全部替换为3x3(极少用了1x1);
小池化核。相比AlexNet的3x3的池化核,VGG全部为2x2的池化核;
层数更深特征图更宽。基于前两点外,由于卷积核专注于扩大通道数、池化专注于缩小宽和高,使得模型架构上更深更宽的同时,计算量的增加放缓;
全连接转卷积。网络测试阶段将训练阶段的三个全连接替换为三个卷积,测试重用训练时的参数,使得测试得到的全卷积网络因为没有全连接的限制,因而可以接收任意宽或高为的输入。
2015年
ResNet:
残差网络的特点是容易优化,并且能够通过增加相当的深度来提高准确率。其内部的残差块使用了跳跃连接,缓解了在深度神经网络中增加深度带来的梯度消失问题 。
生成了ResNet-50,ResNet-101,ResNet-152. 随着深度增加,因为解决了退化问题,性能不断提升。作者最后在Cifar-10上尝试了1202层的网络,结果在训练误差上与一个较浅的110层的相近,但是测试误差要比110层大1.5%。作者认为是采用了太深的网络,发生了过拟合
2016年
Trimps-Soushen冠军
ResNeXt(亚军):
ResNeXt是ResNet[2]和Inception[3]的结合体,不同于Inception v4[4]的是,ResNext不需要人工设计复杂的Inception结构细节,而是每一个分支都采用相同的拓扑结构。ResNeXt的本质是分组卷积(Group Convolution)[5],通过变量基数(Cardinality)来控制组的数量。组卷机是普通卷积和深度可分离卷积的一个折中方案,即每个分支产生的Feature Map的通道数为 [公式]
2017年
SENet
SENet是ImageNet 2017(ImageNet收官赛)的冠军模型,和ResNet的出现类似,都在很大程度上减小了之前模型的错误率),并且复杂度低,新增参数和计算量小。下面就来具体介绍一些SENet的神奇之处。
SENet的全称是Squeeze-and-Excitation Networks,中文可以翻译为压缩和激励网络。主要由两部分组成:
-
Squeeze部分。即为压缩部分,原始feature map的维度为HWC,其中H是高度(Height),W是宽度(width),C是通道数(channel)。Squeeze做的事情是把HWC压缩为11C,相当于把HW压缩成一维了,实际中一般是用global average pooling实现的。HW压缩成一维后,相当于这一维参数获得了之前H*W全局的视野,感受区域更广。
-
Excitation部分。得到Squeeze的11C的表示后,加入一个FC全连接层(Fully Connected),对每个通道的重要性进行预测,得到不同channel的重要性大小后再作用(激励)到之前的feature map的对应channel上,再进行后续操作。
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前几天班里有位学生电脑(windows 7系统)出问题了,具体表现是开机时一直停留在“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”这个界面,长时间没反应,无法进入系统。这个问题原来帮其他同学也解决过,网上搜了不少资料&#x…...
2022/11/19 21:17:04 - 一个电脑无法关闭计算机你应该怎么办,电脑显示“清理请勿关闭计算机”怎么办?...
本文为你提供了3个有效解决电脑显示“清理请勿关闭计算机”问题的方法,并在最后教给你1种保护系统安全的好方法,一起来看看!电脑出现“清理请勿关闭计算机”在Windows 7(SP1)和Windows Server 2008 R2 SP1中,添加了1个新功能在“磁…...
2022/11/19 21:17:03 - 请勿关闭计算机还原更改要多久,电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机怎么办...
许多用户在长期不使用电脑的时候,开启电脑发现电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机。。.这要怎么办呢?下面小编就带着大家一起看看吧!如果能够正常进入系统,建议您暂时移…...
2022/11/19 21:17:02 - 还原更改请勿关闭计算机 要多久,配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以...
配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机&#x…...
2022/11/19 21:17:01 - 电脑配置中请勿关闭计算机怎么办,准备配置windows请勿关闭计算机一直显示怎么办【图解】...
不知道大家有没有遇到过这样的一个问题,就是我们的win7系统在关机的时候,总是喜欢显示“准备配置windows,请勿关机”这样的一个页面,没有什么大碍,但是如果一直等着的话就要两个小时甚至更久都关不了机,非常…...
2022/11/19 21:17:00 - 正在准备配置请勿关闭计算机,正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了解决教程...
当电脑出现正在准备配置windows请勿关闭计算机时,一般是您正对windows进行升级,但是这个要是长时间没有反应,我们不能再傻等下去了。可能是电脑出了别的问题了,来看看教程的说法。正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了方法一…...
2022/11/19 21:16:59 - 配置失败还原请勿关闭计算机,配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机...
我们使用电脑的过程中有时会遇到这种情况,当我们打开电脑之后,发现一直停留在一个界面:“配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机”,等了许久还是无法进入系统。如果我们遇到此类问题应该如何解决呢࿰…...
2022/11/19 21:16:58 - 如何在iPhone上关闭“请勿打扰”
Apple’s “Do Not Disturb While Driving” is a potentially lifesaving iPhone feature, but it doesn’t always turn on automatically at the appropriate time. For example, you might be a passenger in a moving car, but your iPhone may think you’re the one dri…...
2022/11/19 21:16:57